کتاب طراحی هوشمند پیوندهای مولکولی با استفاده از مدل‌های نفوذی (Diffusion Models) و هندسه تقارنی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی هوشمند پیوندهای مولکولی با استفاده از مدل‌های نفوذی (Diffusion Models) و هندسه تقارنی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در علوم پایه و داروسازی

موضوع میانی: مدل‌های مولد (Generative Models) در طراحی ساختارهای شیمیایی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هندسه مولکولی و نمایش سه بعدی ترکیبات شیمیایی
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق برای علوم دارویی
• 3. معرفی مدل‌های نفوذی و فرآیند انتشار در تولید داده‌های ساختاری
• 4. نقش تقارن و ناورداها در پیش‌بینی ویژگی‌های فیزیکوشیمیایی مولکول‌ها
• 5. مفاهیم پایه تقارن در فضای اقلیدسی و گروه‌های تقارنی مولکولی
• 6. ساختار داده‌های گراف مولکولی و روش‌های نمایش هندسی
• 7. پیش‌پردازش داده‌های پروتئین-لیگاند برای مدل‌سازی هوشمند
• 8. معماری شبکه‌های عصبی متقارن در فضای سه بعدی
• 9. مبانی ریاضی مدل‌های نفوذی شرطی برای تولید ساختار
• 10. روش‌های کدگذاری ویژگی‌های اتمی در فضای پنهان
• 11. طراحی پیوندهای مولکولی به عنوان یک مسئله بهینه‌سازی هندسی
• 12. استفاده از مدل‌های نفوذی برای اتصال قطعات مولکولی
• 13. الگوریتم‌های نمونه‌برداری معکوس در مدل‌های نفوذی مولکولی
• 14. تعریف توابع هدف برای پایداری انرژی در ساختارهای طراحی شده
• 15. مدیریت قیود هندسی در طراحی پیوندهای شیمیایی
• 16. شبیه‌سازی برهم‌کنش‌های بین‌مولکولی با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 17. تطبیق ساختار پیوند با حفره‌های اتصالی در پروتئین‌ها
• 18. ارزیابی دقت هندسی مدل‌های نفوذی در بازسازی ساختار
• 19. معیارهای ارزیابی شیمیایی برای پیوندهای تولید شده توسط هوش مصنوعی
• 20. بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای افزایش سرعت همگرایی
• 21. تکنیک‌های افزایش دقت در پیش‌بینی زوایای پیوندی
• 22. روش‌های کاهش نویز در فضای ویژگی‌های مولکولی
• 23. یکپارچه‌سازی ابزارهای محاسباتی شیمی با مدل‌های یادگیری عمیق
• 24. کاربرد مدل‌های نفوذی در طراحی داروهای هدفمند
• 25. چالش‌های محاسباتی در مدل‌سازی مولکول‌های بزرگ
• 26. اعتبارسنجی مدل‌های طراحی شده با استفاده از شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
• 27. اخلاق حرفه‌ای در بهره‌گیری از هوش مصنوعی در پژوهش‌های دارویی
• 28. بررسی محدودیت‌های مدل‌های فعلی در پیش‌بینی سنتزپذیری
• 29. توسعه محیط‌های آموزشی برای طراحی مولکولی هوشمند
• 30. چشم‌انداز کاربرد مدل‌های تقارنی در آینده داروسازی کشور